Radiazione Valpolicella¶

PERISSINI FEDERICO 218299¶

FINOTTI JACOPO 217936¶

Authors: GEOframe group.

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Librerie

In [1]:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import plotly.express as px
from IPython.display import Image
import plotly.graph_objects as go
oms_project_path = os.path.dirname(os.getcwd())
In [2]:
ID='1' # viene richamato il file specifico all'interno della cartella Valpolicella
In [3]:
os.chdir(oms_project_path+'/data/Vite_Valpolicella/1')
#os.listdir()

Radiazione ad Onda Corta $[W m^{−2}]$¶

In [4]:
name_file = 'ShortwaveDirect_'+ID+'.csv'
In [5]:
name2_file = 'ShortwaveDiffuse_'+ID+'.csv'

1. Radiazione Onda Corta Diretta¶

In [6]:
df1 = pd.read_csv(name_file,skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
# si importano i valori relativi alla radiazione ad onga corta
df1.columns = ['Tempo','Radiazione']
fig = px.line(df1, x='Tempo', y='Radiazione', title='Radiazione Onda Corta mese di Luglio')
fig.update_traces(line_color='red')
fig.update_yaxes(title_text='$Radiazione  \\ [W m^{−2}]$')
fig.show()

2. Radiazione Onda Corta Diffusa¶

In [7]:
df2 = pd.read_csv(name2_file,skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df2.columns = ['Datetime','Radiazione']
fig = px.line(df2, x='Datetime', y='Radiazione',  title='Radiazione Corta Diffusa Lunga mese di Luglio')
fig.update_traces(line_color='red')
fig.update_yaxes(title_text='$Radiazione \n [W m^{−2}]$')
fig.show()

Radiazione Onda Lunga $[W m^{−2}]$¶

1. Radiazione Onda Lunga dal Sole (Downwelling)¶

In [8]:
name_file = 'LongDownwelling_'+ID+'.csv' #importazione del file
In [9]:
df3 = pd.read_csv(name_file,skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df3.columns = ['Tempo','Radiazione']
fig = px.line(df3, x='Tempo', y='Radiazione',  title='Radiazione Onda Lunga Sole mese di Luglio')
fig.update_traces(line_color='blue')
fig.update_yaxes(title_text='$Raziazione \n [W m^{−2}]$')
fig.show()

2. Radiazione Onda Lunga dalla Terra (Upwelling)¶

In [10]:
name_file = 'LongUpwelling_'+ID+'.csv' #importazione del file
In [11]:
df4 = pd.read_csv(name_file,skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df4.columns = ['Tempo','Radiazione']
fig = px.line(df4, x='Tempo', y='Radiazione',  title='Radiazione Onda Lunga Terra mese di Luglio')
fig.update_traces(line_color='green')
fig.update_yaxes(title_text='$Radiazione  [W m^{−2}]$')
fig.show()

Radiazione Netta $[W m^{−2}]$¶

In [12]:
name_file ='Net_'+ID+'.csv' #importazione del file
In [13]:
df5 = pd.read_csv(name_file,skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df5.columns = ['Tempo','Radiazione']
fig = px.line(df5, x='Tempo', y='Radiazione',  title='Radiazione Netta mese di Luglio')
fig.update_traces(line_color='violet')
fig.update_yaxes(title_text='$Radiazione \\ [W m^{−2}]$')
fig.show()

Confronto tra Radiazione Onda Corta attesa e Radfiazione ad Onda Corta corretta con l'indice di chiarezza (CI) $[W m^{−2}]$¶

1. Radiazione Onda Corta Diretta¶

In [14]:
df = pd.read_csv('ShortwaveDirect_'+ID+'.csv',skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df.columns = ['Tempo','Radiazione']
fig = px.line(df, x='Tempo', y='Radiazione', title='Radiazione Onda Corta Diretta')
fig.update_traces(line_color='green')
#fig.update_xaxes(rangeslider_visible=True)
fig.show()

2. Radiazione ad onda corta corretta con il clearness index (indice di chiarezza)¶

In [15]:
df2 = pd.read_csv('SWRBallSky_'+ID+'.csv',skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df2.columns = ['Tempo','Radiazione']
fig = px.line(df2, x='Tempo', y='Radiazione', title='Radiazione con CI_1')
fig.update_traces(line_color='red')
#fig.update_xaxes(rangeslider_visible=True)
fig.show()

3. Confronto tra Radiazione Onda Corta diretta e quella corretta con il Clearness Index¶

In [16]:
fig = px.line()
fig.add_trace(go.Scatter(x=df['Tempo'], y=df['Radiazione'], mode='lines', name='Radiazione Onda Corta Diretta'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=df2['Tempo'], y=df2['Radiazione'], mode='lines', name='Radiazione Con CI_1'))

fig.update_layout(
    title='Confronto la Radiazione Onda Corta Diretta e Radiazione corretta con CI ',
    xaxis_title="Tempo",
    font_family="Times New Roman",
    font_color="Black",
    title_font_family="Times New Roman",
    title_font_color="Black",
    yaxis_title="Radiazione",
    #legend_title="Date",
    font=dict(size=12))
fig.show()

Confronto tra radiazione Onda corta diffusa e radiazione ad onda corta diffusa corretta con l'indice di chiarezza (CI) $[W m^{−2}]$¶

1. Radiazione Onda Corta diffusa¶

In [17]:
df = pd.read_csv('ShortwaveDiffuse_'+ID+'.csv',skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df.columns = ['Tempo','Radiazione']
fig = px.line(df, x='Tempo', y='Radiazione', title='Radiazione Onda Corta diffusa ')
fig.update_traces(line_color='green')
#fig.update_xaxes(rangeslider_visible=True)
fig.show()

2. Radiazione ad Onda Corta Diffusa corretta con il Clearness Index¶

In [18]:
df2 = pd.read_csv('SWRBallSky_'+ID+'.csv',skiprows=6, sep=',', parse_dates=[0], na_values=-9999,usecols=[1,2])
df2.columns = ['Tempo','Radiazione']
fig = px.line(df2, x='Tempo', y='Radiazione', title='Radiazione Onda Corta Diffusa CI_2')
fig.update_traces(line_color='red')
#fig.update_xaxes(rangeslider_visible=True)
fig.show()

3. Confronto tra Radiazione Onda Corta diretta e quella corretta con il Clearness Index¶

In [19]:
fig = px.line()

fig.add_trace(go.Scatter(x=df2['Tempo'], y=df2['Radiazione'], mode='lines', name='Radiazione Onda Corta Diffusa CI_2'))
fig.add_trace(go.Scatter(x=df['Tempo'], y=df['Radiazione'], mode='lines', name='Radiazione Onda Corta diffusa'))

fig.update_layout(
    title='Confronto la Radiazione Onda Corta Diffusa e Radiazione Onda Corta diffusa corretta con CI ',
    xaxis_title="Tempo",
    font_family="Times New Roman",
    font_color="Black",
    title_font_family="Times New Roman",
    title_font_color="Black",
    yaxis_title="Radiazione",
    #legend_title="Date",
    font=dict(size=12))
fig.show()